參考消息網1月21日報道 法國《回聲報》網站1月3日刊登題為《量子計算與人工智能：“歐洲必須投入200億歐元，否則我們將購買中國或美國的處理器”》的文章，作者是法國C12公司聯合創始人兼首席執行官皮埃爾·德雅爾丹，內容編譯如下：

  人工智能(AI)已跨越歷史性門檻。它以曾經被認為無法達到的速度進行翻譯、總結、創造和學習。然而，在這一無所不能的表象背後隱藏着一個現實：人工智能依賴於為處理順序指令而設計的經典計算架構。

  然而，某些形式的建模可能超出這些架構的能力範圍。要取得進一步突破，必須重新思考計算本身，這正是量子技術登場的驅動力。

  量子計算並非傳統計算機的加速版本，而是一種範式變革。借助量子疊加特性，一個量子比特可以同時處於0和1的狀態。通過量子糾纏，多個量子比特能同步探索指數級數量的可能性空間，而經典計算只能逐行處理數據。關於發展前景需要明確的是：我們談論的是未來十年逐步構建的融合，而非三個季度就能實現。

  計算機視覺是一個量子算法可能徹底改變當前技術路線的領域，該領域目前主要基於監督深度學習。

  隨着醫療影像、自動駕駛車輛或衛星觀測等領域數據的指數級增長，從監督學習轉向無監督學習將成為必然趨勢。

  然而，傳統的非監督學習方法受限於其計算強度。量子計算為諸如分割或分類等特定的非監督任務提供了有前景的路徑。這並非要徹底革新整個人工智能領域，而是旨在識別量子優勢起決定性作用的具體應用場景。

  人工智能與量子計算的融合已在眾多實驗室成為現實。線性代數、矩陣運算及概率推理等支撐人工智能的數學基礎天然適用於量子系統處理。但諸多挑戰依然存在：算法的穩定性、缺乏反向傳播的等效機制，尤其是目前仍停留在理論概念的量子隨機存取機(QRAM)的研發。

  我們仍處於“噪聲中等規模量子”(NISQ)時代：計算設備處於實驗階段，存在噪聲干擾，且應用範圍有限。目前，尚未有任何量子計算機在大規模機器學習領域展現出實際優勢。許多技術瓶頸有待突破：量子糾錯、系統互聯、工業化生産。這些制約真實存在，刻意淡化其影響是不負責任的。

  一種前景廣闊的技術路徑基於超純碳納米管中的自旋量子比特。該技術能確保高保真度、靈活的連接性及可擴展潛力。

  未來將是經典處理器、人工智能加速器與量子模塊的結合。但核心問題在於：歐洲能否參與這場競爭？

  我們擁有卓越的生態系統，實驗室水平位居世界前列。然而，我們正在輸掉産業化競賽。當中美兩國各自投入大量資金布局量子領域時，歐洲卻只投入零散資金，且還分散在二十多個目標矛盾的科研項目中。這並非一項戰略，而是一種託詞。

  我的堅定理念是：歐洲必須宣布一項為期十年、總額200億歐元的量子計劃，聚焦産業化、混合集成與工業應用三大方向。不是二十個方向，也不是五十個試點項目，而是三大需要全力投入的重大戰略領域。

  否則，五年後我們將不得不購買美國或中國的量子處理器。我們要麼現在就大規模投入，要麼甘願淪為一個純粹的消費市場。

  這種融合的目標不是取代，而是補充，旨在實現更智能、更能適應現實世界複雜性的計算。這並非一場粗暴的算力競賽，而是對計算智能的追求。

  這種願景要求我們具備學術誠信。近期關於量子人工智能的許多聲明實質上是市場營銷，而非科學突破。當有參與者聲稱僅用10個存在噪聲的量子比特和一個玩具數據集就“解決”了量子學習問題時，這並非技術進步，而是一場表演。

  我們的生態系統完全能從透明性中獲益。與其維持一種凱歌高奏的敘事，不如逐步穩健地建設，嚴謹評估每次進展並公開我們的失敗，而非一味宣揚勝利。我寧願這個行業緩慢但穩步前進，也不願看到投機泡沫在首個量子寒冬降臨時破裂。而如果我們歐洲人不為此採取切實行動，這樣的寒冬必將到來。（編譯/劉卓）